Patterns of computer and Internet usage among urology patients in two rural Northern Ontario communities
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: We wanted to determine if the Internet can be usedas a potential health promotion tool among urology patients inNorthern Ontario. We identified patients’ computer and Internetaccess and use patterns in Kirkland Lake and Kapuskasing, Ontario.Materials and Methods: This study was reviewed and approved bythe ethics boards of the Kapuskasing and Kirkland Lake hospitalsand Brock University. Data were collected by hand-written questionnairesin English and French. We performed a descriptiveanalysis of the data obtained.Results: Out of the 137 questionnaires distributed and collected,we achieved a 95% response rate (7 questionnaires were incomplete).There were 67 men (52 %) and 63 women (48%) rangingin age from 24 to 84 (mean 56). Languages spoken were English(57%), French (38%) and other (5%). We divided the responsesinto 3 groups: non-Internet users, those with a computer but noInternet access and Internet users. Internet and non-Internet userswere studied. Our results indicated that younger respondents, thosewith higher education and higher paying jobs, used the computerand Internet more often. The main reason behind their Internetwas to seek health information for themselves, family and friends.Conclusion: About half of the respondents (55%) used the Internetto access health information. Patients’ reactions toward onlinecommunication with their family physician were mixed. One limitationof this study is the small sample size, which inhibits makingfar-reaching conclusions. Our results demonstrate that individualempowerment, access to health information and access toservices via emerging technologies are important issues for urologypatients in rural Northern Ontario.Introduction : Nous avons cherché à déterminer si Internet peut êtreutilisé comme outil potentiel de promotion de la santé chez despatients en urologie dans le Nord de l’Ontario. Nous avons vérifiél’accès à un ordinateur et à Internet et les schémas d’utilisation depatients des régions de Kirkland Lake et de Kapuskasing (Ontario).Matériel et méthodologie : L’étude a été revue et approuvée par lescomités d’éthique des hôpitaux de Kapuskasing et de Kirkland Lakeet de la Brock University. Les données ont été recueillies à l’aidede questionnaires remplis à la main en anglais et en français. Nousavons ensuite procédé à une analyse descriptive des données.Résultats : Sur les 137 questionnaires distribués et retournés, nousavons obtenu un taux de réponse de 95 % (7 questionnaires n’ontpas été remplis). Les répondants comptaient 67 hommes (52 %) et63 femmes (48 %) dont l’âge variait entre 24 et 84 ans (moyennede 56 ans). Les langues parlées étaient l’anglais (57 %), le français(38 %) et d’autres langues (5 %). Nous avons divisé les réponsesen trois groupes : ceux qui n’utilisent pas Internet, ceux qui ontaccès à un ordinateur mais aucun accès à Internet et ceux qui utilisentInternet. Les patients utilisant ou n’utilisant pas Internet ont étéétudiés. Nos résultats indiquent que les répondants plus jeunes,ayant un niveau de scolarité plus élevé et des emplois mieuxrémunérés utilisent l’ordinateur et Internet plus souvent. La principaleraison de l’emploi d’Internet était la recherche d’informationsmédicales pour eux-mêmes, pour leur famille et leurs amis.Conclusion : Environ la moitié des répondants (55 %) utilisaientInternet pour trouver des renseignements sur la santé. Les réactionsdes patients vis-à-vis la communication en ligne avec leurmédecin de famille étaient mitigées. Les résultats de l’étude sontlimités par la petite taille de l’échantillon, ce qui empêche detirer des conclusions profondes. Nos résultats montrent que laresponsabilisation individuelle et l’accès à des renseignements etdes services de nature médicale par le biais des nouvelles technologiessont des points importants pour les patients en urologiedans les régions rurales du Nord de l’Ontario.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».